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详细说明： 康内尔大学教授 Frank Rosenblatt 1957年 提出的“感知器” （Perceptron），是第一个用算法来精确定义神经网络，第一个具有自组织自学习能力的数学模型，是日后许多新的神经网络模型的始祖。 Rosenblatt 乐观地预测，感知器最终可以 “学习、做决定、翻译语言”。感知器的技术，六十年代一度走红，美国海军曾出资支持这个技术的研究，期望它 “以后可以自己走、说话、看、读、自我复制、甚至拥有自我意识”。 Rosenblatt 和 Minsky 实际上是间隔一级的高中校友。但是六十年代，两个人在感知 器的问题上展开了长时间的激辩。Rosenblatt 认为感应器将无所不能，Minsky 则认为它应用有限 康内尔大学教授 Frank Rosenblatt 1957年 提出的“感知器” （Perceptron），是第一个用算法来精确定义神经网络，第一个具有自组织自学习能力的数学模型，是日后许多新的神经网络模型的始祖。 Rosenblatt 乐观地预测，感知器最终可以 “学习、做决定、翻译语言”。感知器的技术，六十年代一度走红，美国海军曾出资支持这个技术的研究，期望它 “以后可以自己走、说话、看、读、自我复制、甚至拥有自我意识”。 Rosenblatt 和 Minsky 实际上是间隔一级的高中校友。但是六十年代，两个人在感知器的问题上展开了长时间的激辩。Rosenblatt 认为感应器将无所不能，Minsky 则认为它应用有限 康内尔大学教授 Frank Rosenblatt 1957年 提出的“感知器” （Perceptron），是第一个用算法来精确定义神经网络，第一个具有自组织自学习能力的数学模型，是日后许多新的神经网络模型的始祖。 Rosenblatt 乐观地预测，感知器最终可以 “学习、做决定、翻译语言”。感知器的技术，六十年代一度走红，美国海军曾出资支持这个技术的研究，期望它 “以后可以自己走、说话、看、读、自我复制、甚至拥有自我意识”。 Rosenblatt 和 Minsky 实际上是间隔一级的高中校友。但是六十年代，两个人在感知器的问题上展开了长时间的激辩。Rosenblatt 认为感应器将无所不能，Minsky 则认为它应用有限康内尔大学教授 Frank Rosenblatt 1957年 提出的“感知器” （Perceptron），是第一个用算法来精确定义神经网络，第一个具有自组织自学习能力的数学模型，是日后许多新的神经网络模型的始祖。 Rosenblatt 乐观地预测，感知器最终可以 “学习、做决定、翻译语言”。感知器的技术，六十年代一度走红，美国海军曾出资支持这个技术的研究，期望它 “以后可以自己走、说话、看、读、自我复制、甚至拥有自我意识”。 Rosenblatt 和 Minsky 实际上是间隔一级的高中校友。但是六十年代，两个人在感知器的问题上展开了长时间的激辩。Rosenblatt 认为感应器将无所不能，Minsky 则认为它应用有限 康内尔大学教授 Frank Rosenblatt 1957年 提出的“感知器” （Perceptron），是第一个用算法来精确定义神经网络，第一个具有自组织自学习能力的数学模型，是日后许多新的神经网络模型的始祖。 Rosenblatt 乐观地预测，感知器最终可以 “学习、做决定、翻译语言”。感知器的技术，六十年代一度走红，美国海军曾出资支持这个技术的研究，期望它 “以后可以自己走、说话、看、读、自我复制、甚至拥有自我意识”。 Rosenblatt 和 Minsky 实际上是间隔一级的高中校友。但是六十年代，两个人在感知器的问题上展开了长时间的激辩。Rosenblatt 认为感应器将无所不能，Minsky 则认为它应用有限 ...展开收缩
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